STATISTIK-FORUM.de

[Jacko]

Hallo liebe Forenmitglieder,

ich benötige einen kleinen Denkanstoß beim Auswerten großer Datenmengen.
Ich habe mehrere tausend Datensätze, die in verschiedene Kategorien (Artikel) eingeteilt sind und einen gemeinsamen Wert (Produktionszeit) haben. Die Datenpunkte haben einen zeitlichen Verlauf, heißt für jede Woche gibt es für jede Kategorie eine andere Produktionszeit. Hinzu kommt eine Maschine die für jeden Artikel eine andere Produktionszeit hat. Die Produktionszeit ist der einzige variable Wert.
Ich habe einmal ein paar fiktive Daten erstellt:

Woche Maschine Artikel Produktionszeit
Woche 1 Maschine A Handschuh 13
Woche 1 Maschine B Mütze 12,6
Woche 1 Maschine B Mütze 13
Woche 2 Maschine C Schuh 34
Woche 2 Maschine A Socke 23
Woche 3 Maschine B Socke 9

Ziel der Auswertung ist es Ausreißer in der Produktionszeit nach Artikel und Maschine zu erkennen. Es gibt zu jeder Maschine und jedem Artikel sehr viele Datenpunkte, deswegen ist eine Gewichtung der Artikel nach Anzahl auch mit zu berücksichtigen.


Ich spiele seit mehreren Tagen mit Pivottabellen rum, komme aber zu keinen aussagekräftigem Ergebnis.
Statistische Auswertungen sind nicht mein Hauptaufgabengebiet und die verschiedenen Analyseverfahren sind mir seit meinem Studium nicht mehr so bekannt.
Deswegen bitte ich euch um einen kleinen Denkanstoß welche statistische Methode ratsam wäre?

Danke im Vorraus.

[strukturmarionette]

Hi,

Ziel der Auswertung ist es Ausreißer in der Produktionszeit nach Artikel und Maschine zu erkennen.

- Mittelwerte, Standardabweichungen, Min +Max je Maschinenartikel berechnen und dann die Produktionszeiten außerhalb einer oder zweier Standardabweichungen zu betrachten
- viell auch per Boxplots o.ä. (mit Ausreißern, Extremwerten)

Gruß
S.